• TopKursy - РЕДКИЕ Удаленные КУРСЫ!

    Эксклюзивные материалы, недоступные на других источниках.

    Откройте доступ к уникальным знаниям прямо сейчас!

    Подробнее

Скачать Eng Кастомизация больших языковых моделей для бизнеса: практический курс по QLoRA и AWS - zerotomastery (2025)

bart

bart

PRO
Сообщения
52.242
Реакции
28.429
Кастомизация больших языковых моделей для бизнеса: практический курс по QLoRA и AWS
AI Engineering: Customizing LLMs for Business (Fine-Tuning LLMs with QLoRA & AWS)
zerotomastery

1760217446461.png


Освойте востребованный навык, которого ждут компании: разработку и внедрение кастомных LLM. На курсе вы научитесь дообучать открытые большие языковые модели на закрытых/корпоративных данных и развертывать свои модели с помощью AWS (SageMaker, Lambda, API Gateway) и Streamlit для удобного интерфейса для сотрудников и клиентов.
Это не «очередной вводный курс по ИИ». Это практический глубокий дайв в навыки, которые отличают AI-инженеров на реальных проектах. Вы будете выполнять fine-tuning с использованием QLoRA - подхода, который радикально снижает потребление ресурсов, - а затем превращать модель в продакшен-сервис.

Что вы освоите:
  1. Дообучение open-source LLM на собственных датасетах (в т.ч. корпоративных).
  2. Практику с QLoRA, bfloat16-тренировкой, chunking датасетов, attention masks.
  3. Экосистему Hugging Face (включая Estimator API) и MLOps-пайплайн на AWS.
  4. Деплой и интеграцию модели: SageMaker endpoints, Lambda, API Gateway, мониторинг.
  5. Создание простого UI для бизнеса на Streamlit.
Результат: от теории к коду и продакшену - полный цикл разработки прикладного ИИ под бизнес-кейсы.
Кому полезно и для каких ролей готовит:
  1. AI Engineer / ML Engineer - проектирование, дообучение и продакшен моделей.
  2. AI Specialist - создание прикладных решений на базе ИИ.
  3. Data Scientist - подготовка данных, EDA и построение моделей под задачи компании.
  4. AI Research Scientist - углублённая работа с механизмами внимания и LLM.
  5. Cloud Engineer - архитектура и лучшие практики деплоя в AWS.
  6. DevOps Engineer - автоматизация, выпуск и мониторинг ML-сервисов (CloudWatch и др.).
  7. Software Engineer - интеграция моделей в приложения с учётом масштабируемости.
  8. Data Engineer - пайплайны данных, хранилища (S3), препроцессинг.
  9. Technical Product Manager - планирование и выпуск ML-продуктов, метрики и мониторинг.


Продажник:

Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователь группы: PRO

Качать без ограничений Купить доступ к 1 теме
Скрытое содержимое для пользователей: Ferr
 
Последнее редактирование модератором:
Сверху Снизу